Office of the Comptroller of the Currency
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2 天有情绪数据
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专家警告：公司面临AI所有权被供应商夺走的风险
采购AI系统的公司通常关注数据位置以实现主权，却忽略了一个更关键的问题：AI模型本身的所有权。当前的企事业单位AI协议通常允许供应商利用客户数据来改进其通用模型，从而创造一个有利于竞争对手的智能资产。这种对AI开发缺乏控制构成了竞争风险，与数据驻留问题不同。垂直AI解决方案通过嵌入领域智能并确保客户数据改进成为专有资产，提供了一种潜在的替代方案。
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AI 审计员 ThirdLine 实现 100% 召回率但精确率不足
一款名为 ThirdLine 的 AI 审计员被开发用于识别 AI 代理中的缺陷，在检测植入的缺陷时实现了 100% 的召回率。然而，当使用 GPT-4o mini 进行测试时，该审计员的精确率显著下降至 38.5%，表明使用 AI 进行自我审计存在局限性。该系统设计了一个人工干预的门控环节以进行最终批准，确保 AI 生成的发现不会赋予自身权威。这种方法解决了管理新型生成式和代理式 AI 系统不断变化的挑战，尤其是在金融领域，当前模型…
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专家警告：本地 LLM 可确保数据隐私，但不能确保代理安全
在本地运行大型语言模型在数据主权方面具有显著优势，可确保敏感信息保留在组织的架构内。这对于遵守欧盟人工智能法案等法规以及金融监管局 (FINRA)、美国食品药品监督管理局 (FDA) 和货币监理署 (OCC) 等机构的行业特定规则至关重要。然而，本地部署本身并不能增强针对提示注入或权限提升等行为风险的安全性，这些是独立于模型位置的架构问题。组织必须仔细评估代理将执行的具体任务，区分安全、有限的操作和风险更高、不受限制的操作，而不是仅仅…
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在监管明确的背景下，稳定币正成为商业支付基础设施
随着企业对企业（B2B）采用的增加和监管的演变，稳定币正从一种小众数字资产转变为企业支付基础设施的关键组成部分。研究表明，用于企业对企业交易的稳定币交易量大幅激增，链上活动已超过Visa和Mastercard等传统支付网络。美国最近通过的GENIUS法案提供了一个全面的监管框架，确立了许可、储备和合规要求，预计将通过为企业提供清晰度和明确的路径来加速企业采用。
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Circle获得OCC批准，将成立信托银行管理USDC储备金
Circle，一家以稳定币USD Coin (USDC)闻名的公司，已获得货币监理署(OCC)的批准，将成立自己的信托银行。这家新实体将命名为Circle National Trust Bank，允许Circle直接管理支持其稳定币的储备资产。此前，Circle依赖第三方机构提供这些服务，而这些服务对于维持USDC的稳定性和价值至关重要，目前USDC的流通量已超过730亿美元。
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1863年银行法案决定了国家银行当前的AI监管
一部160年前的1863年银行法案，是在内战期间颁布的，目前正在塑造国家银行内人工智能的监管格局。这项历史性法规继续赋予货币监理署（OCC）对其在金融领域实施AI的权力。
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Circle联合创始人Catena Labs为AI金融工具筹集3000万美元
Catena Labs是一家专注于使AI代理能够进行金融交易的初创公司，已在A轮融资中获得3000万美元。本轮融资由Acrew Capital和a16z crypto领投，其他知名投资者也参与了投资。该公司还在纽约申请国家信托银行特许经营权，以处理支付和持有客户资金，旨在为代理金融构建一个安全框架。
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美国监管机构有条件批准 Augustus Bank 用于人工智能支付
美国货币监理署（OCC）已为 Augustus Bank 的成立提供了有条件批准。这家新的金融机构旨在作为人工智能技术和稳定币结算的支付系统的基础。该银行的成立标志着将金融服务与蓬勃发展的人工智能领域相结合的重要一步。
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Augustus银行获得OCC特许经营权，为AI驱动的稳定币清算筹集4000万美元
Augustus是一家专注于稳定币的银行，成立于2022年，已获得美国货币监理署（OCC）颁发的国家银行特许经营权。25岁的首席执行官Ferdinand Dabitz旨在利用AI和稳定币实现全球货币清算现代化，摆脱传统的代理银行业务体系。该公司还宣布了由Valar Ventures以及Ramp、Deel和Circle的创始人等投资者领投的4000万美元融资。
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人工智能治理框架整合美国银行业法规以进行欺诈检测
研究人员开发了一个新框架，以帮助美国金融机构应对人工智能驱动的欺诈检测的复杂监管环境。该框架名为RGF-AFFD，整合了四个关键监管机构的要求：OCC、SR 11-7、CFPB和FinCEN。它为模型开发、验证和监控提供了一种结构化方法，旨在确保持续合规。
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Databricks 为银行提供管理人工智能模型风险的新框架
美联储、FDIC 和 OCC 于 2026 年 4 月 17 日发布了新的机构间指南，重新定义了金融机构的模型风险管理（MRM）。更新后的框架强调基于风险、以原则为驱动的方法，同等重视模型风险与信用风险或市场风险。这要求对模型按重要性进行清晰分级，实施比例适宜的控制措施，并为经典机器学习和生成式人工智能提供健全的端到端生命周期治理。